Hướng Dẫn Xử Lý Dữ Liệu Độ Ngành Đa Năng

Trong thực tế, công việc nhập dữ liệu chiếm một chi phí khá lớn do khối lượng dữ liệu phải nhập và công sức bỏ ra để đảm bảo việc nhập có độ chính xác cao. Vì thế từ lâu vấn đề nhập liệu tự động đã được đầu tư nhiều. Nguồn dữ liệu phổ biến nhất là các văn bản trên giấy, do đó giải pháp chủ yếu là phải lấy ảnh và nhận dạng. Nhận dạng là bài toán đã xuất hiện khá lâu và đã đạt được nhiều thành tựu to lớn. Tuy nhiên nhận dạng một văn bản bất kỳ bao gồm cả các văn bản có lẫn chữ viết tay hay hình ảnh luôn là một bài toán khó và hiện nay vẫn chưa thật sự có giải pháp hoàn chỉnh.

Trên thế giới, hiện đã có nhiều ứng dụng liên quan đến vấn đề nhận dạng văn bản hay nhập dữ liệu tự động. Có thể kể đến như sản phẩm FineReader, Scan To Office của hãng ABBYY, Smart scan Xpress của Pegasus Image, các ứng dụng chấm thi tự động… Ở Việt Nam cũng đã có các ứng dụng nhận dạng văn bản như VNdocR của Viện Công nghệ Thông tin hay ImageScan của CardPro. Đây là các ứng dụng nhận dạng chữ in. Việc nhận dạng chữ viết tay đang còn là một thách thức. Một số nghiên cứu về nhận dạng chữ viết tay đã được thực hiện tại Viện CNTT và Bộ môn Công nghệ Phần mềm. Tuy nhiên các ứng dụng này hiện vẫn còn rất nhiều hạn chế do khả năng nhận dạng chữ viết tay chưa đạt được độ chính xác cần thiết để có thể áp dụng rộng rãi trên thực tế.

Việc nhận dạng chữ viết không cần thiết phải tiến hành trên toàn bộ ảnh của tài liệu mà chỉ giới hạn ở những vùng nhập dữ liệu. Đặc điểm này cũng cho phép ta tiếp cận bài toán một cách có hiệu quả hơn, chẳng hạn có thể sử dụng các thông tin sẵn có từ thiết kế biểu mẫu làm tham số nhận dạng. Một khía cạnh khác của nhận dạng biểu mẫu tài liệu là các dữ liệu nhận dạng được của mỗi vùng của biểu mẫu sẽ phải được tự động gán vào một trường dữ liệu xác định của ứng dụng. Luận văn này chỉ giới hạn tập trung trình bày về quá trình nhận dạng các vùng dữ liệu, trích chọn ra chữ viết tay để đưa vào module nhận dạng chữ tiếng Việt.

Cần có khả năng tự động gán nhãn dữ liệu sau khi nhận dạng vào các trường dữ liệu tương ứng trong ứng dụng. Điều này đòi hỏi sự kết hợp giữa các kỹ thuật nhận dạng và các quy tắc logic được định nghĩa trước cho từng loại biểu mẫu. Việc này giúp giảm thiểu công sức và thời gian cho việc nhập liệu thủ công, đồng thời tăng độ chính xác của dữ liệu.

Biểu mẫu động là loại biểu mẫu mà cấu trúc của nó có thể thay đổi tùy thuộc vào dữ liệu được nhập vào. Điều này cho phép biểu mẫu thích ứng với nhiều tình huống khác nhau và giảm thiểu số lượng biểu mẫu cần thiết. Việc xử lý biểu mẫu động đòi hỏi các thuật toán linh hoạt và có khả năng nhận diện các thành phần của biểu mẫu một cách tự động.

Thuật toán này sử dụng các kỹ thuật xử lý ảnh như phép toán hình thái, phân tích thành phần liên thông để tách chữ viết tay ra khỏi khung điền. Mục tiêu là loại bỏ khung điền mà vẫn giữ lại thông tin chữ viết tay để đưa vào module nhận dạng chữ. Thuật toán cần phải xử lý được các trường hợp chữ viết tay đè lên khung điền.

Việc mã hóa thông tin vào khung điền và giải mã thông tin từ khung điền dựa vào cấu trúc các điểm nhỏ là một phương pháp độc đáo được đề xuất trong luận văn. Phương pháp này cho phép biểu mẫu động lưu trữ thông tin một cách hiệu quả và dễ dàng truy xuất. Các thuật toán mã hóa và giải mã cần phải đảm bảo tính chính xác và bảo mật của thông tin.

Thực hiện thử nghiệm trên nhiều mẫu biểu mẫu động khác nhau để đánh giá độ chính xác của các thuật toán đã đề xuất. Các thử nghiệm cần phải bao gồm các trường hợp khác nhau về độ nghiêng, độ nhiễu, kiểu chữ viết tay để đánh giá khả năng hoạt động của thuật toán trong các điều kiện thực tế.

Phân tích kết quả thử nghiệm để đánh giá hiệu quả của các thuật toán đã đề xuất. So sánh kết quả với các phương pháp khác để xác định ưu điểm và nhược điểm của phương pháp đề xuất. Đưa ra các nhận xét về khả năng ứng dụng của phương pháp trong thực tế.

Tổng kết lại những kết quả đã đạt được trong quá trình nghiên cứu và thử nghiệm. Nêu ra những hạn chế còn tồn tại và cần được khắc phục trong tương lai. Đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo để nâng cao hiệu quả của phương pháp.

Đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo để nâng cao hiệu quả của phương pháp xử lý biểu mẫu động. Các hướng nghiên cứu có thể bao gồm: Nghiên cứu các thuật toán nhận dạng chữ viết tay tiên tiến hơn, Nghiên cứu các phương pháp mã hóa và giải mã thông tin hiệu quả hơn, Nghiên cứu các ứng dụng thực tế của phương pháp trong các lĩnh vực khác nhau.

Biểu mẫu văn bản là một loại văn bản có cấu trúc được thiết kế để thu thập thông tin theo một định dạng nhất định. Việc xử lý biểu mẫu văn bản bao gồm các bước như: Nhận dạng biểu mẫu, Phân vùng ảnh, Khử nghiêng, Tách chữ viết tay, Nhận dạng chữ viết tay, Gán nhãn dữ liệu.

Biểu mẫu có một số đặc trưng như sau: Nhìn chung, biểu mẫu bao gồm nhiều đoạn thẳng mà có khung hướng theo chiều ngang hoặc theo chiều dọc. Những thông tin cần lấy từ biểu mẫu thường là các thông tin được điền vào. Các vị trí điền thông tin có thể được xác định thông qua các đường thẳng được nhận dạng. Các chữ trong biểu mẫu thường là: tập hợp các chữ in máy, tập hợp các chữ in được viết bằng tay và tập hợp các chữ viết tay. Các kiểu chữ này có thể được nhận dạng thông qua các kỹ thuật nhận dạng chữ viết tay.